Modele de prevision statistique

La prévision est le processus de faire des prédictions de l`avenir basé sur les données passées et présentes et le plus souvent par l`analyse des tendances. Un exemple banal peut être l`estimation d`une certaine variable d`intérêt à une date ultérieure spécifiée. La prédiction est un terme similaire, mais plus général. Les deux peuvent se référer à des méthodes statistiques formelles employant des séries chronologiques, des données transversales ou longitudinales, ou alternativement à des méthodes moins formelles de jugement. L`utilisation peut différer entre les domaines d`application: par exemple, en hydrologie, les termes «prévision» et «prévision» sont parfois réservés à des estimations de valeurs à certains moments précis, tandis que le terme «prédiction» est utilisé pour des estimations plus générales, telles que le nombre de fois où des inondations se produiront sur une longue période. 2. Quelles sont les dynamiques et les composantes du système pour lesquelles les prévisions seront faites? Cela clarifie les relations entre les variables en interaction. En règle générale, le gestionnaire et le prévisionniste doivent examiner un organigramme qui montre les positions relatives des différents éléments du système de distribution, du système de vente, du système de production ou de tout ce qui est étudié. Remarques sur les prévisions avec moyennes mobiles (PDF) modèles de lissage exponentiel et moyen mobile diapositives sur l`inflation et l`ajustement saisonnier et le lissage exponentiel saisonnier de l`hiver tableur mise en œuvre de l`ajustement saisonnier et exponentiel lissage des équations pour les modèles de lissage (site Web SAS) ce site Web contient des notes et des documents pour un cours électif avancé sur les prévisions statistiques qui est enseigné à la Fuqua School of Business, Duke University. Il couvre les modèles de prévision de régression linéaire et de série temporelle, ainsi que les principes généraux d`analyse réfléchie des données. Le matériel de série temporelle est illustré avec la sortie produite par Statgraphics, un progiciel de statistique qui est hautement interactif et a de bonnes caractéristiques pour tester et comparer des modèles, y compris une procédure de prévision modèle parallèle que j`ai conçu de nombreux Ans.

Le matériel sur l`analyse des données multivariées et la régression linéaire est illustré avec la sortie produite par RegressIt, un complément Excel gratuit que j`ai également conçu. Toutefois, ces notes sont indépendantes de la plate-forme. Tout progiciel statistique devrait fournir les capacités analytiques nécessaires pour les différents sujets abordés ici. Pour comprendre cela, nous pouvons référer le scénario en temps réel qui est centrifugeuse de canne à sucre, de Juicer il est difficile d`extraire tout le jus en un seul coup, de sorte que le commerçant répète le processus pour plusieurs fois jusqu`à ce qu`il n`y ait plus de jus laissé dans le résidu. C`est ainsi que l`ARIMA fonctionne, l`idée avec les modèles ARIMA est que le résidu final devrait ressembler à du bruit blanc sinon il y a du jus ou des informations disponibles dans les données à extraire. Considérez ce qui arriverait, par exemple, si un prévisionniste était simplement de prendre une moyenne des points de données les plus récents le long d`une courbe, combiner cela avec d`autres, des points moyens similaires s`étendant vers l`arrière dans le passé immédiat, et les utiliser comme base pour une projection . Le prévisionniste pourrait facilement réagir exagérée aux changements aléatoires, en les prenant pour des preuves d`une tendance dominante, erreur un changement dans le taux de croissance pour une saison, et ainsi de suite. Comme nous le savons tous, ARIMA est principalement utilisé pour projeter des valeurs futures à l`aide de données chronologiques historiques. Son application principale est en courte prévision avec minimum 38-40 points de données historiques avec un nombre minimal de valeurs aberrantes.

Si vous n`avez pas au moins 38 points de données, il est conseillé de rechercher d`autres méthodes. À chaque étape de la vie d`un produit, de la conception à la vente à l`état d`équilibre, les décisions que la direction doit prendre sont typiquement différentes, et elles exigent différents types d`informations comme base. Les techniques de prévision qui fournissent ces ensembles d`information diffèrent analogiquement. La pièce III résume les étapes de vie d`un produit, les décisions typiques prises à chacune, et les principales techniques de prévision qui conviennent à chacun d`eux. Encore une fois, voir le gatefold pour un récapitulatif sur les types les plus courants de techniques causaux.

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Par: admin

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